强化学习—— 多智能体强化学习

1. 多智能体关系分类

1.1 合作关系（Fully Cooperative）

• agent的利益一致，合作去获取共同的回报
• 如工业机器人

1.2 竞争关系（Fully Competitive）

• 一个agent的收益是另一个agent的损失
• 如捕食者和猎物

1.3 混合关系（Mixed Cooperative & Competitive）

• 既有合作，也有竞争
• 如机器人踢足球

1.4 利己关系（self-interested）

• 只想让自身受益，不关心别人受益或者损失。
• 如股票自动交易系统。

2. 专业术语（Terminologies）

2.1 假设agent个数为

$$n$$

2.2 状态为

$$S$$

2.3 第i个agent的动作为

$$A^i$$

2.4 状态转移函数

$$p(s^{\prime }|s,a^1,a^2,...,a^n)=P(S=s,A^1=a^1,A^2=a^2,...,A^n=a^n)$$下一时刻的动作依赖于所有智能体的动作（相互影响）。

2.5 奖励（Reward）

• 第i个智能体获得的奖励为：$$R^i$$
• 合作关系：$$R^1=R^2=...=R^n$$
• 竞争关系：$$R^1\propto -R^2$$
• $$R^i依赖于自身的动作A^i,也依赖于其它智能体的动作(A^j{)}_{i\ne j}$$

2.6 回报（Return）

• t时刻第i个智能体获得的奖励为：$$R_t^i$$
• 第i个智能体的汇报为：$$U_t^i=R_t^i+R_{t+1}^i+R_{t+2}^i+R_{t+3}^i+...$$
• 第i个智能体的折扣回报为：$$\begin{gathered} U_t^i=R_t^i+\gamma \cdot R_{t+1}^i+{\gamma }^2\cdot R_{t+2}^i+{\gamma }^3\cdot R_{t+3}^i+... \\ \gamma \in [0,1] \end{gathered}$$

2.7 策略网络

• 每个智能体都有自己的策略网络：$$\pi (a^i|s;{\theta }^i)$$
• 在某些场景中策略网络是可以互换的，如自动驾驶中：$${\theta }^1={\theta }^2=...={\theta }^n$$
• 在某些场景中策略网络是不可互换的，如足球比赛中（不同角色有不同作用）：$${\theta }^i\ne {\theta }^j$$

2.8 回报的随机性

1. 奖励的随机性

• $$R_t^i依赖于S_t,A_t^1,A_t^2,A_t^3,...,A_t^n,$$
• $$S_t的随机性依赖于状态转移函数P$$
• $$A_t^i的随机性来源于策略网络\pi (\cdot |s_t;{\theta }^i)$$

2. 回报的随机性

• $$U_t^i=\sum _{k=0}^{\infty }{\gamma }^k{R}_{t+k}^i$$
• 依赖于所有未来的状态：$$\{S_t,S_{t+1},...\}$$
• 依赖于未来所有agent的动作：$$\{A_t^i,A_{t+1}^i,...\}(foriinrange(1,n+1))$$

2.9 状态价值函数

• 第i个智能体的状态价值为：$$V^i(s_t;{\theta }^1,{\theta }^2,...,{\theta }^n)=E[U_t^i|S_t=s_t]$$期望依赖于所有未来的动作和状态，除了t时刻的状态。
• $$A_t^j\sim \pi (\cdot |s_t;{\theta }^j)j=1,...,n$$
• $$V^i\sim \{{\theta }^1,{\theta }^2,...,{\theta }^n\}$$
• 一个agent的状态价值依赖于所有agent的策略
• 如果一个agent的策略改变了，则其它所有智能体的状态价值都会改变。

3. 多智能体策略学习的收敛问题

3.1 单智能体的策略学习

1. 策略网络：$$\pi (a|s;\theta )$$
2. 状态价值函数：$$V(s;\theta )$$
3. 目标函数(用于评价策略好坏)：$$J(\theta )=E_s[V(s;\theta )]$$
4. 策略网络的参数学习方式为最大化目标函数：$$ma{x}_{\theta }J(\theta )$$
5. 策略网络的收敛条件为目标函数不再增加。

3.2 多智能体策略学习的问题

3.2.1 收敛条件

收敛条件：满足纳什均衡（Nash Equilibrium）

1. 保持其余智能体的策略不变时，仅改变第i个智能体的策略已不能提升其获得的回报。
2. 每个agent都以最优的策略应对其它智能体的策略。
3. 纳什均衡表明策略网络已经收敛，因为每个agent都不会去改变自己的策略，即使改变策略也不会提升自己获得的回报。

3.2.2 使用单智能体策略学习方式进行多智能体策略学习

1. 第i个智能体的策略网络为：$$\pi (a^i|s;{\theta }^i)$$
2. 第i个智能体的状态价值函数为：$$V(s;{\theta }^1,{\theta }^2,...,{\theta }^n)$$
3. 目标函数为：$$J({\theta }^1,{\theta }^2,...,{\theta }^n)=E_s[V(s;{\theta }^1,{\theta }^2,...,{\theta }^n)]$$
4. 学习第i个策略网络的参数，通过最大化下列目标函数：$$\underset{{\theta }^i}{\max }{J}^i({\theta }^1,{\theta }^2,...,{\theta }^n)$$
5. 一个智能体更新策略，会使得其它智能体的目标函数发生改变，从而导致策略学习永远无法收敛。
6. 假设第i个智能体找到最优策略：$${\theta }_{\star }^i=\underset{{\theta }^i}{\mathrm{argmax}}{J}^i({\theta }^1,{\theta }^2,...,{\theta }^n)$$其余agent改变自己的策略时，第i个agent的最优策略则已改变。

4. 多智能体强化学习

4.1 学习方式分类

4.1.1 Fully Decentralized

每个agent仅依据自身的观测值和奖励值进行策略学习，不同agent之间不交流。

4.1.2 Fully Centralized

每个agent将自己所有的观测值、奖励值和动作发送给中央控制器，每个agent只执行命令，不进行决策，所有的决策由中央控制器制定并下发。

4.1.3 Centralized Learning & Decentralized Execution(中心化训练，去中心化执行)

训练时使用中央控制器，训练结束后则不再依赖它。

4.2 不完全观测（partial observation）

1. 一个智能体不能观测到完整的全局状态：$$s$$
2. 第i个智能体的观测为：$$o^i$$
3. 不完全观测：$$s\ne o^i$$
4. 完全观测：$$s=o^0=o^1=o^2=...=o^n$$

4.3 完全去中心化学习（Fully Decentralized）

1. 第i个agent的策略网络（actor）为：$$\pi (a^i|o^i;{\theta }^i)$$
2. 第i个agent的价值网络（critic）为：$$q(o^i,a^i;W^i)$$
3. agent之间不做信息共享
4. 与single-agent的学习方式完全一致。

4.4 完全中心化学习（Fully Centralized）

4.4.1 网络结构

1. 所有agent的观测值为：$$o=[o^1,o^2,...,o^n]$$
2. 所有agent的动作为：$$a=[a^1,a^2,...,a^n]$$
3. 中央控制器知道每一个agent的观测值、动作和奖励
4. 中央控制器具有n个策略网络（actor）:$$\begin{gathered} \pi (a^i|o;{\theta }^i) \\ i=1,2,...,n \end{gathered}$$
5. 中央控制器具有n个价值网络（critic）：$$\begin{gathered} q(o,a;W^i) \\ i=1,2,...,n \end{gathered}$$
6. 使用价值网络评价策略网络决策的好坏。

4.4.2 训练方式

1. 训练完全由中央控制器执行
2. 使用策略梯度训练策略网络
3. 使用TD算法训练价值网络

4.4.3 执行方式

1. 决策完全由中央控制器进行
2. 所有agent将观测值传递给中央控制器
3. 中央控制器收集到各个agent的状态观测值：$$o=[o^1,o^2,...,o^n]$$
4. 对于每一个agent，中央控制器从相应策略网络中进行动作抽样，并下发至每个agent：$$a^i\sim \pi (\cdot |o;{\theta }^i)$$

4.4.3 优势与不足

优势：

• 知道全局信息，利于决策。

不足：

• 执行慢，与中央控制器的通信和同步较慢，往往取决于最慢的步骤。
• 无法实现实时决策。

4.5 中心化学习，去中心化执行（ Centralized Learning & Decentralized Execution）

4.5.1 网络结构

1. 每个agent具有自己的策略网络：$$\pi (a^i|o^i;{\theta }^i)$$
2. 中央控制器具有n个价值网络（网络可以相同，但是参数不同）：$$q(o,a;W^i)$$
3. 训练过程中，中央控制器可以获得每个agent的动作、状态观测值、奖励。
4. 执行（实际决策）过程中，中央控制器的价值网络不再使用。

4.5.2 训练方式

1.价值网络，使用TD算法进行参数更新，网络输入为：$$\begin{gathered} a=[a^1,a^2,...,a^n] \\ o=[o^1,o^2,...,o^n] \\ {r}_i \end{gathered}$$
2. 策略网络，使用策略梯度进行参数更新，网络输入为：$$\begin{gathered} a^i \\ {o}^i \\ {q}^i \end{gathered}$$

4.5.3 参数共享

1. n个策略网络:$$\pi (a^i|o^i;{\theta }^i)$$
2. n个价值网络：$$q(o,a;W^i)$$
3. 可训练参数为：$$\{{\theta }^i,W^i{\}}_{i=1}^n$$
4. 参数可以共享，比如在无人车中
5. 参数不可以共享，比如机器人足球比赛

5 总结

学习方式	策略网络（actor）	价值网络（critic）
完全去中心化	$$\pi (a^i|o^i;{\theta }^i)$$	$$q(o^i,a^i;W^i)$$
完全中心化	$$\pi (a^i|o;{\theta }^i)$$	$$q(o,a;W^i)$$
中心化学习，去中心化决策	$$\pi (a^i|o^i;{\theta }^i)$$	$$q(o,a;W^i)$$

本文内容为参考B站学习视频书写的笔记！

by CyrusMay 2022 04 11